大型灌区作物需水量计算与气象影响因素分析

依据1981-2012年灌区气象监测数据,基于Penman修正公式建立作物需水量数学模型,预测大型引黄灌区农作物生长发育期间的作物需水量,分析作物需水量与各气象因子之间的关系。研究表明:灌区小麦、棉花和玉米3个主要作物需水量变化规律性比较明显,其中小麦年内需水量最大值在5月,棉花和玉米的年内需水量最大值在七八月;灌区主要作物波动变化周期具有较好的一致性,小麦、棉花和玉米在15和20a时间段均出现明显的波动;作物需水量主要受平均风速、平均相对湿度、日照时数的影响,主要影响作用大小为平均风速平均相对湿度日照时数。     

基于人工神经网络土壤墒情动态预测模型应用研究

快速、准确地测定土壤墒情对作物生长发育及节水灌溉具有重要的意义。在2011-2012年的实测墒情资料的基础上,系统分析了三义寨灌区土壤墒情的时空分布规律;基于人工神经网络(ANN)理论构建了灌区不同埋深条件下土壤墒情的数值预报数学模型,模型计算值与实测值吻合较好,能够准确预测三义寨灌区不同埋深条件下的土壤墒情分布情况,为大型引黄灌区精细化灌溉模式应用提供了技术支撑。